自2016年起，人脸识别的应用领域开始逐渐增多，从人脸门禁考勤逐渐向安防、金融、商业地产等多领域进行发展。以人脸识别在金融行业的应用为例，应用主要以特定的场景为基础，对人脸识别技术进行一定的集成开发，将人脸识别模块进行组合排列和梳理，从而输出符合场景需求的产品。
目前联网的身份验证服务应用公有云人脸识别技术较多，身份验证服务包含互联网金融、银行的远程开户、远程身份认证、远程支付等，都可以通过刷脸的方式进行校验。
用户在注册账户的时候，上传了身份证照片，通过OCR识别出身份证号和姓名，从而获得官方提供的存档照片。然后用户通过前端手机或者平板的摄像头采集一张全新的照片或者是一段新的视频，然后跟已经存在库里的标准照片进行核验。
如果判断是同一个人，即通过了实名制的注册和认证的过程。
下面小编为各位看官针对现有的人脸行业技术原理进行一下总结：
1、人证比对（公安）技术原理：
通过自拍获得自拍照，或者通过活体SDK获得活体照片；
通过姓名、身份证号获得公安带网纹照片，通过去网纹技术得到清晰照片；
自拍照或者活体照片与公安照片进行比对；
确认用户与比对证件为同一人。
适用场景：
开户身份验证、在线支付身份认证、保险理赔身份验证等
适用行业：
互联网金融、共享租赁、在线支付、在线教育、银行、保险、电商、安防、直播等
2、手持身份证比对技术原理：
通过人脸检测技术检测到照片中本人的人脸与身份证中的人脸头像；
将检测到的两张人脸进行比对；
确认用户与比对证件为同一人。
适用场景：
在线身份核验
适用行业 ：
互联网金融、共享租赁、 消费分期、保险、银行
3、人脸检测技术原理：
通过人脸检测模型，检测图片中人脸的数目和每张人脸的位置。
适用场景：
人脸分类、人脸聚类、照片管理
适用行业：
社交、娱乐、手机相册、智能硬件、安防
4、人脸属性检测技术原理：
通过人脸属性检测模型，检测图片中人脸的性别、年龄、魅力值、情绪、人种、是否张嘴、是否有胡须等。
适用场景：
人脸分类、精准营销
适用行业：
社交、娱乐、广告
5、1：N人脸比对技术原理：
将事先采集的人脸照片进行人脸检测、对齐、特征抽取后，形成底图特征库；
采集到新的人脸时，将此人脸特征与底图特征库中的特征一一比对，返回相似度最高的10张人脸底图。
适用场景：
智能通行、刷脸登录、刷脸支付、刷脸考勤
适用行业：
商业智能、互联网金融、银行、安防
还有人脸识别、人脸比对防伪的技术防护手段介绍：
6、防hack技术原理：
通过大规模服务中积累的风控经验和高价值数据，运用深度学习技术，精准区分真人和照片/视频，防御各类非真人的人脸攻击。
7、活体检测（h5）技术原理：
通过眨眼、张嘴、点头和摇头等随机动作序列、判断是否真人操作。
Linkface公有云人脸识别 准确率达99.5%以上，处于行业领先地位，服务上百家客户
，累计调用超过1亿次，稳定可靠
人脸识别功能介绍如下：
http://devdoc.cloud.linkface.cn/
